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Wissensmanagement und unternehmensinterner Wissenstransfer

Matthias Meier Ingo Weller

Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Diskussionsbeiträge

Management

2010/16 978-3-941240-28-5

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Matthias Meier/Ingo Weller1

Wissensmanagement und unternehmensinterner Wissenstransfer

Zusammenfassung

In der Wissensmanagementforschung wird dem Wissenstransferprozess besondere

Aufmerksamkeit geschenkt: Wissenstransfer sichert die Lernfähigkeit und das

Innovationspotential und trägt damit zur Wettbewerbs- und Überlebensfähigkeit von

Organisationen bei. Obwohl der Wissenstransfer von den Mitarbeitern in Organisationen

getragen und geleistet wird, findet ein Großteil der Forschung auf der Organisationsebene statt.

An diesem Kritikpunkt setzen wir an. Im theoretischen Teil des Aufsatzes werfen wir vier

Forschungsfragen auf, die wir anschließend mit einem Individualdatensatz aus einer

Mitarbeiterbefragung aufgreifen. Dabei identifizieren und schätzen wir individuelle

Wahrnehmungsmuster von Wissensmanagement und beziehen diese auf zwei in der Literatur

viel diskutierte Wissenstransferprozesse: Sozialisation und Kombination. Abschließend wird der

(forschungs)praktische Nutzen der Ergebnisse diskutiert.

JEL-Classification: M15; M19; D83

Keywords: Wissensmanagement; Wissenstransfer; Mitarbeiterbefragung; Organizational

Knowledge Creation Theory

1 Dipl.-Kfm. Matthias Meier: Freie Universität Berlin, Institut für Management, Garystr. 21, 14195 Berlin, Email: matthias.meier@fu-berlin.de, und Prof. Dr. Ingo Weller: Institut für Personalwirtschaft, Ludwig-Maximilians-Universität München, Schellingstr. 9, 80799 München, Email: weller@bwl.lmu.de. Die Autoren danken Herrn Peter Heinold von der Siemens AG für seine Unterstützung und Anregungen.

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Wissensmanagement und unternehmensinterner Wissenstransfer

1 Wissensmanagement in Forschung und Praxis

Spätestens seit Ende der neunziger Jahre ist Wissensmanagement ein viel beachtetes

Thema1. Dies gilt für die betriebswirtschaftliche Forschung ebenso wie für die

Managementberatung und öffentliche Förderung2. Zudem zeigen empirische Studien,

dass sich dieser Trend auch in der Unternehmenspraxis widerspiegelt3. Unter anderem

haben nahezu alle 30 DAX-Unternehmen Wissensmanagementinitiativen initiiert4. Der

Versicherer Allianz nutzt beispielsweise „Wissenslandkarten“, um einen strukturierten

Überblick über das im Unternehmen vorhandene Wissen zu schaffen, Wissensbestände

und -träger zu identifizieren, und Wissensbedarfe transparent zu machen. Unternehmen

wie BASF, BMW, Beiersdorf, Henkel, MAN, Münchner Rück oder VW haben

Intranetplattformen geschaffen, um vorhandenes Wissen effektiver zu nutzen, den

Zugriff auf Wissen zu erleichtern, Experten zu identifizieren und Wissen

kostengünstiger im Konzern zu verteilen.

Trotz aller Bemühungen wird immer noch von Umsetzungsdefiziten berichtet5, an

denen unterschiedliche Interessengruppen (Beratungsunternehmen, öffentliche Stellen,

Nutzerinitiativen) ansetzen. So engagiert sich das Bundesministerium für Wirtschaft

und Technologie mit Broschüren („Wissensmanagement in kleinen und mittleren

Unternehmen“), Kongressen (LERNET – „Mit Lerntechnologien neue Wissensmärkte

erschließen“) und Projekten („Wissensbilanz – Made in Germany“). Nutzerinitiativen,

Konferenzreihen und Plattformen zum Erfahrungsaustausch haben sich inzwischen

ebenso etabliert wie erste Wettbewerbe, die erfolgreiche Wissensmanagementinitiativen

und „best practices“ prämieren6. Mittlerweile spiegelt sich das Interesse auch in der

1 Eine Suche nach dem Schlagwort „Wissensmanagement“ in der deutschsprachigen Datenbank „WISO“, die sowohl die wissenschaftliche als auch die eher praxisorientierte Literatur und Zeitungsartikel erfasst, weist als Suchergebnis mehr als 5.000 Artikel aus (Abruf am 29. Mai 2009). 2 Siehe zum Beispiel Aulinger/Fischer (2000); Decker/Mellewigt (2009). 3 Siehe zum Beispiel Palass (1997). In der dort referierten Studie von Manager Magazin und Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation wurden im Frühjahr 1997 300 Unternehmen befragt, von denen 96% Wissensmanagement als besonders wichtig einstuften. 4 Die folgenden Beispiele stammen aus Präsentationen von Tagungen zum Thema Wissensmanagement, von firmeneigenen Internetseiten, aus Pressemitteilungen oder aus Berichten in Praktikerzeitschriften. Fallstudien finden sich unter anderem bei Brown/Duguid (1991); Inkpen/Dinur (1998); Inkpen/Pien (2006). 5 In der Studie von Manager Magazin und Fraunhofer Institut gaben nur 20% der Unternehmen einen guten bis sehr guten Nutzungsgrad ihres intern vorhandenen Wissens an, vergleiche Palass (1997). 6 Nutzerinitiativen sind zum Beispiel der Arbeitskreis „Wissensmanagement in der Praxis“ (www.wimip.de); eine bekannte Konferenzreihe ist „Professionelles Wissensmanagement“; Medien zum Erfahrungsaustausch stellen unter anderem die „Plattform Wissensmanagement“ (www.pwm.at) und die

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betriebswirtschaftlichen Forschung wider. Klare Indikatoren sind das gestiegene

Interesse an praxisnahen Zeitschriften wie „Wissensmanagement“, „Journal of

Knowledge Management“, oder „International Journal of Knowledge Management“,

wissenschaftliche Tagungen zum Thema (zum Beispiel 28th Annual International

Conference of the Strategic Management Society (2008, Cologne): „How does

Knowledge matter?“), oder Sonderausgaben renommierter Zeitschriften7. Dem

gewachsenen Interesse zum Trotz bleiben viele Fragen noch unbeantwortet.

In diesem Beitrag beschäftigen wir uns vorrangig mit den Potentialen und Problemen

des intraorganisationalen Wissenstransfers, der in nahezu allen Praxisinitiativen eine

herausragende Rolle spielt8. Zur Analyse greifen wir auf einen Datensatz zurück, der

uns von der Siemens AG überlassen wurde9. Im Jahr 2001 wurden bei Siemens

Stimmungsbilder zum internen Wissensmanagement erhoben. Wir verstehen die

Überlassung der Daten als seltene Chance, sich dem Thema Wissensmanagement von

einer praxisnahen und dennoch wissenschaftlich fundierten Seite zu nähern: Zum einen

wurden Themenkomplexe erfragt, die für den Unternehmensalltag und das gelebte

Wissensmanagement bei Siemens unmittelbar von Interesse waren. Zum anderen

erlaubt die große Stichprobe von Individualdaten zuverlässige Rückschlüsse, die in

Zeiten sinkender Rückläufe aus Unternehmensbefragungen nur schwer erzielt werden

können. Unser Beitrag ist daher auch als Plädoyer zur Kooperation zu verstehen: In

vielen Unternehmen lagern große, „bodenständige“ und deshalb besonders

aufschlussreiche Datenmengen, die meist nur unvollständig ausgewertet werden. Selbst

Qualifizierungsarbeiten, die auf der Basis solcher Daten entstehen, folgen zumeist

engen Fragestellungen und werten nicht die volle Substanz aus. Dadurch gehen nicht

nur Einblicke in die Unternehmenspraxis verloren, sondern es bleiben Ressourcen auf

„Gesellschaft für Wissensmanagement“ (www.gfwm.de) bereit; Wettbewerbe sind u.a. der MAKE-Award (Most Admired Knowledge Enterprise) (www.knowlegdebusiness.com) und der „Wissensmanager des Jahres“. 7 Zum Beispiel (Zeitschrift/Jahr des Sonderbandes): Journal of Management Studies/1993; International Business Review/1994; Organization Science/1996 und 2002; Strategic Management Journal/Winter 1996; Organizational Behavior and Human Decision Processes/2000; Journal of Management Studies/2001 und 2008; Management Science/2003; Journal of International Business Studies/2004. 8 Werner (2002), der eine Literaturrecherche in 20 englischsprachigen Top-Journals im Zeitraum von 1996 bis 2000 durchführt, zeigt, dass das Thema Wissenstransfer auch eine Kernfrage der Internationalen Managementforschung ist. Die Bedeutung des Themas wird zudem durch mehrere aktuelle Übersichtsaufsätze und Meta-Analysen verdeutlicht; zum Beispiel Argote/McEvily/Reagans (2003); VanWijk/Jansen/Lyles (2008). 9 Unser Dank gilt Herrn Peter Heinold (Corporate Information Technology/Business Relations/Communications) sowie Frau Marion Horstemann (Corporate Human Resources) und Herrn Kurt Freudenthaler (Siemens Corporate Information Technology) von der Siemens AG, die uns großzügig unterstützt haben.

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verschiedenen Ebenen ungenutzt (Forschung, Forschungsförderung, Firmen). Mit dem

vorliegenden Beitrag möchten wir dazu ermutigen, vorhandene Potentiale auf beiden

Seiten – Praxis und Forschung – besser zu nutzen und zu koordinieren10.

Der weitere Aufbau gestaltet sich wie folgt: Im zweiten Abschnitt geben wir einen

kurzen Überblick über die Forschung zum Wissensmanagement und Wissenstransfer in

Unternehmen. Aus dem Überblick heraus formulieren wir Forschungsfragen, die wir im

empirischen Teil aufgreifen. Im dritten Abschnitt beschreiben wir die analysierte

Wissensmanagementinitiative bei der Siemens AG und ihre Zielsetzungen. Der vierte

Abschnitt beschreibt die Daten und die eingesetzte Methodik und berichtet Ergebnisse

zu den aufgeworfenen Fragen. In Abschnitt fünf fassen wir den Beitrag zusammen und

geben einen Ausblick.

2 Wissensmanagement und Wissenstransfer in Unternehmen

Die betriebswirtschaftliche und insbesondere die Managementforschung erlebt seit

Jahren eine Publikationswelle zum Thema Wissensmanagement11. Die

Forschungsarbeiten basieren auf informations-, system- und organisationstheoretischen,

ökonomischen, soziologischen, psychologischen und lerntheoretischen Ansätzen.

Übergreifende Themen sind Fragen, wie Wissen in und zwischen Organisationen geteilt

und verteilt wird und wie neues Wissen geschaffen und in Organisationen bewahrt wird.

Bisher konzentrieren sich die Arbeiten vornehmlich auf den Transfer von Wissen

innerhalb von und zwischen Unternehmen. Vor allem für multinational tätige

Unternehmen gewinnen die Nutzung und der Transfer von Wissen über Abteilungs- und

Ländergrenzen hinweg an Bedeutung12. Eine wachsende Zahl von Studien zeigt zudem,

dass Unternehmen, die Wissen effektiv zwischen Abteilungen und Bereichen

transferieren, seltener aus dem Markt ausscheiden und wirtschaftlich leistungsfähiger

sind13. In Abhängigkeit von der theoretischen Perspektive und vom Erkenntnisinteresse

wird untersucht, wie sich unterschiedliche Wissensattribute (zum Beispiel explizites vs.

tazites Wissen)14, Attribute der beteiligten Akteure (zum Beispiel Lernmotivation,

kultureller Hintergrund), oder die Beziehungen zwischen den Akteuren (zum Beispiel

10 Siehe das frühere Plädoyer von Plinke (2008). 11Zusammenfassend Aulinger/Fischer (2000); Güldenberg/Helting (2004); Decker/Mellewigt (2009). 12 Vergleiche Welge/Holtbrügge (2000). 13 Vergleiche Argote et al. (2000); van Wijk et al. (2008). 14 Zum Beispiel Nonaka/von Krogh (2009).

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Sozialkapital, Konfliktlösungsmechanismen, Vertrauen) auf organisationale Zielgrößen

auswirken15.

2.1 Mitarbeiter als zentrale Akteure im Wissensmanagement von Organisationen

Bisher wird die betriebswirtschaftliche Diskussion zum Thema Wissensmanagement

vorwiegend auf der kollektiven Ebene geführt: Die Akteure, die Wissen schaffen,

besitzen, transferieren und speichern, sind Unternehmen, Bereiche oder Abteilungen in

Unternehmen16. Dies ist insofern folgerichtig, als dass Wissensmanagement als

zielorientierter Gestaltungsprozess in und von Organisationen definiert wird, der zwar

die (individuelle) Identifikation, Schaffung, Transformation, Speicherung, Umsetzung

etc. von Wissen umfasst, letztlich aber die Leistungsfähigkeit der Organisation fördern

soll17. Wissensmanagement wird oftmals auch in die Nähe der „lernenden Organisation“

gerückt: Organisationen müssen wandlungsfähig und flexibel bleiben, um in sich

schneller ändernden Umwelten überleben zu können18. Wissensmanagement soll somit

die Lernfähigkeit von Organisationen unterstützen und damit letztlich auch ihre

Wandlungsfähigkeit ermöglichen.

Wenn, wie üblich, die Erklärungslogik zur Funktionsweise des Wissensmanagements

und der lernenden Organisation auf der kollektiven Ebene verbleibt, sind damit

Erkenntnisprobleme verbunden.19 Insbesondere die Arbeitsgruppe um Felin und Foss

hat herausgearbeitet, warum die Managementforschung auf Erklärungen über die

Mikroebene angewiesen ist20. Sie kritisieren, dass in der Forschung zumeist ein direkter

Zusammenhang zwischen Wissensressourcen und Wettbewerbsvorteil unterstellt und

empirisch untersucht werde. Der Ansatz versperre jedoch den Zugang zu den

Mechanismen, die die Nutzung und Weitergabe von Wissen durch Mitarbeiter

beschreiben. Gerade mit Blick auf das Wissensmanagement in Unternehmen erscheint

der Rückgriff auf die Menschen, die Wissen aufnehmen, weitergeben und verändern,

jedoch besonders zwingend: „An organization cannot create knowledge without

15 Die Abbildung von Wissensprozessen in Abhängigkeit von Wissensattributen, Akteuren und deren Beziehungen hat sich als Bezugsrahmen mittlerweile durchgesetzt. Siehe Szulanski (1996); Simonin (1999); Inkpen (2002); Argote/McEvily/Reagans (2003); Minbaeva (2007). 16 Vergleiche Argote et al. (2000). 17 Siehe zur Definitionsfrage zusammenfassend Al-Laham (2003). 18 Nonaka (1994); Teece/Pisano/Shuen (1997); Schreyögg/Kliesch-Eberl (2007). 19 Zum Beispiel: Wippler/Lindenberg (1987); Coleman (1990). 20Felin/Foss (2005, 2006); Felin/Hesterly (2007); Abell/Felin/Foss (2008). Eine ähnliche Kritik wird von Argote et al. (2000) vertreten.

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individuals”21. Zurückgeführt auf die Handlungsebene sind auch Routinen und andere

organisationale Wissensspeicher ohne Menschen nicht denkbar. Lernende

Organisationen sind auf das Lernen ihrer Mitglieder angewiesen oder müssen über

Fluktuation erreichen, dass neue Wissensbestände in die Organisation einfließen: „All

learning takes place inside individual human heads; an organization learns in only two

ways: (a) by the learning of its members, or (b) by ingesting new members who have

knowledge the organization didn't previously have“22.

Den metatheoretischen Positionen (methodologischer Individualismus vs.

Kollektivismus) steht analog auch ein methodisches Problem gegenüber: Empirische

Studien, die Umfragedaten über Organisationen verwenden, greifen meist auf „Key

Informants“ zurück. Key Informants sind Auskunftgeber, die in

Unternehmensbefragungen stellvertretend antworten. Unterstellt wird, dass die

Informanten einen hohen Kenntnisstand zu den Befragungsinhalten und ein hohes

Urteilsvermögen aufweisen. Im Gegensatz dazu sind in der methodischen Literatur

jedoch vielfältige Verzerrungseffekte bekannt, die die Aussagen von Key Informants

fraglich erscheinen lassen23. Die Befragung von Key Informants ist genau genommen

nur dann sinnvoll, wenn die within-Varianz relativ zur between-Varianz gering ist24.

Mit anderen Worten: Innerhalb der Einheiten (Organisationen, Abteilungen, Bereiche

etc.), für die die Key Informants antworten, sollte die Varianz in den zu erhebenden

Konstrukten (Meinungen, Einstellungen, Verhaltensweisen etc.) gering sein – nur dann

ist es aussagekräftig und sinnvoll, Organisationen oder Abteilungen über ein Lagemaß

wie ein Key Informant-Urteil zu beschreiben. Weiter muss gewährleistet sein, dass die

Auskunftspersonen über ausreichende Informationen verfügen, um ein genügend

zuverlässiges (reliables) Bild zu zeichnen, und gewillt sind, wahrheitsgemäße (valide)

Einschätzungen zu treffen. Um schließlich Unterschiede zwischen Einheiten aufdecken

zu können, müssen sich die Einschätzungen über die Einheiten hinweg unterscheiden,

es muss also ausreichende between-Varianz vorliegen.

In der Wissensmanagementforschung sind Untersuchungen, die ihre Ergebnisse auf die

großzahlige Befragung von Organisationsmitgliedern stützen, bisher kaum vorhanden.

Übliche Forschungspraxis ist es, entweder gezielt Experten oder Schlüsselpersonal wie

21 Nonaka (1994), S. 17. 22 Simon (1991), S. 125. 23 Siehe zum Beispiel Gerhart et al. (2000); Ernst (2003); Hurrle/Kieser (2005). 24 Siehe dazu in ähnlichem Kontext Gerhart/Fang (2005); Gerhart (2008, 2009).

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Vorstände, Geschäftsführer oder leitende Angestellte zum Thema zu befragen. Der

Datensatz der Siemens AG ermöglicht es uns dagegen, Wissensmanagementprozesse zu

untersuchen, ohne auf Key Informants zurückgreifen zu müssen. Die Daten erfassen

Mitarbeiter (n>2.700) aus verschiedenen Bereichen des Konzerns und erlauben einen

praxisnahen Einblick in die Wissensmanagementpraxis im Unternehmen. Unter

anderem wird deutlich, was die Befragten unter Wissensmanagement verstehen und wie

die individuellen Perzeptionen von der Abteilungs- und Länderzugehörigkeit beeinflusst

werden. Unsere Analyse liefert somit Hinweise, inwiefern sich die Ergebnisse von „Key

Informant“-Befragungen von Individualbefragungen unterscheiden. Im empirischen

Teil gehen wir entsprechend den folgenden Fragen nach:

Forschungsfrage 1: Wie interpretieren die Befragten die Wissensmanagementinitiativen

bei der Siemens AG? Was verstehen die Befragten unter Wissensmanagement? Wie

lassen sich die Wahrnehmungen erklären?

Forschungsfrage 2: Wie heterogen interpretieren die Befragten das Wissensmanagement

bei der Siemens AG? Sind Abteilungs- oder Länderunterschiede in den Antworten

feststellbar; wie aussagekräftig sind diese und wie lassen sie sich erklären?

2.2 Prozesse des unternehmensinternen Wissenstransfers

Das wissenschaftliche Interesse am Wissensmanagement lässt sich unter anderem auf

die gewachsene Popularität des ressourcenbasierten Ansatzes (RBV) zurückführen25.

Der RBV erklärt Wettbewerbsvorteile über unterschiedliche Ressourcenausstattungen

von Unternehmen, wobei wertvolle und seltene Ressourcen, die schlecht imitiert und

substituiert (also von Wettbewerbern angeeignet) werden können, die Grundlage für

anhaltende Wettbewerbsvorteile bilden. Im Zuge der Ausarbeitung des RBV wurde

auch die Rolle von Humanressourcen26 und Wissensressourcen27 für den

Unternehmenserfolg betont: Wissensressourcen sind die eigentliche „essence of the

resource-based perspective”28. Besonders Wissen, das als tazit charakterisiert wird,

spielt in der Diskussion eine große Rolle. Tazites Wissen ist „unarticulated and tied to

the senses, movement skills, physical experiences, intuition, or implicit rules of

25 Barney (1991); Conner/Prahalad (1996). 26 Siehe stellvertretend Boxall/Purcell (2008). 27 Reed/DeFillippi (1990); Conner/Prahalad (1996); Grant (1996). 28 Conner/Prahalad (1996), S. 477.

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thumb“29. Dieses Wissen ist per Definition nicht (vollständig) artikulierbar und daher

nur bedingt explizierbar und transferierbar30, gleichzeitig aber „more likely to be the

source of competitive advantage.“31 Die Fähigkeit von Organisationen, tazites Wissen

zu akquirieren, zu transferieren, zu integrieren und für die Organisation nutzbar zu

machen, wird als erfolgskritische Fähigkeit identifiziert32, wobei vor allem der Transfer

dieses Wissens im Mittelpunkt steht.

Aus praktischer Sicht werden unter anderem der Mangel an Anreizen, fehlendes

Vertrauen, Widerstand gegen Veränderungen, Machtmotive (Sicherung des Status quo

und Neid zwischen Abteilungen), oder das „Not-Invented-Here“-Syndrom als Barrieren

beim Transfer von Wissen identifiziert33. Die empirisch nachgewiesenen Effekte sind

jedoch nicht einheitlich und nur unzureichend in theoretische Überlegungen

eingebunden. Problematisch erscheint uns insbesondere, dass dem Transferprozess an

sich nur wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird.

Einige noch recht vage Ausführungen dazu finden sich in der sogenannten

„Organizational Knowledge Creation Theory“34, die auch in der Praxis des

Wissensmanagements breit rezipiert wird. Die Theorie widmet sich der Frage, wie im

Wechselspiel von tazitem und explizitem Wissen neues organisationales Wissen

geschaffen werden kann. Hierzu werden verschiedene Transformations-Mechanismen

angenommen: (i) Tazites Wissen kann über Sozialisation weitergegeben und entwickelt

werden; (ii) mittels Kombination kann aus explizitem Wissen neues explizites Wissen

entstehen; (iii) Externalisation beschreibt den Übergang von tazitem Wissen zu

explizitem Wissen; (iv) über Internalisation wird explizites Wissen in tazites Wissen

überführt. Im Rahmen dieser Transformationsprozesse ändert Wissen seinen

ontologischen Status, indem es entweder auf der individuellen Ebene angesiedelt ist

(Einstellungen, Fertigkeiten, Können etc.)35, oder aber im „Gedächtnis“ und in den

„Aktionspotentialen“ der Organisation residiert (Routinen, Regeln, Normen etc.)36.

„Organizational knowledge creation, as distinct from individual knowledge creation, 29 Nonaka/von Krogh (2009), S. 635. 30 Hier gehen die Meinungen auseinander. Während Kritiker argumentieren, tazites Wissen sei per Definition nicht konvertierbar (zum Beispiel Schreyögg/Geiger (2005, 2007)), halten die Befürworter am Konzept der „knowledge conversion“ unbeirrt fest (zum Beispiel Nonaka/von Krogh (2009)). 31 Norman (2002), S. 192. 32 Vergleiche Collins/Hitt (2006). 33 Vergleiche Szulanski (1996). 34 Nonaka (1994); Nonaka/von Krogh (2009). 35 Zum Begriff der Könnerschaft in Abgrenzung zum taziten Wissen siehe Schreyögg/Geiger (2003). 36 Siehe insbesondere Nelson/Winter (1982).

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takes place when all four modes of knowledge creation are ‚organizationally’ managed

to form a continual cycle“37.

Die vier angeführten Mechanismen sowie deren Zusammenspiel sind bisher stärker

anekdotisch als schließend untersucht worden: Sozialisation wird als Prozess

beschrieben, bei dem Menschen in direkter und persönlicher Interaktion voneinander

lernen und kann insofern als „persönlicher Wissenstransfer“ verstanden werden.

Erklärungslogiken, die hier zum Verständnis beitragen können, finden sich unter

anderem in sozialen Lerntheorien38 und in Theorien der Unternehmenskultur39.

Kombination funktioniert „through such exchange mechanisms as meetings and

telephone conversations“40, und basiert auf dem klassischen Bild des Menschen als

Informationsverarbeiter und Problemlöser, wie er in verhaltenswissenschaftlichen

Theorien der Organisation beschrieben wird41. Internalisation ist eng an Theorien des

organisationalen Lernens angelehnt42; ob und wie Externalisation funktionieren kann,

ist theoretisch umstritten43 und bisher nur wenig überzeugend ausgearbeitet.

Die Mitarbeiter einer Organisation und deren „Commitment“ sind gemäß Nonaka

(1994) von zentraler Bedeutung für die Transformationsprozesse: Ohne Commitment

und „personal meaning of knowledge“44 ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass lediglich

Informationen ausgetauscht werden, aber keine Kombination im Sinne der Schaffung

neuen Wissens stattfindet. Ohne die genauen Mechanismen aufzudecken und zu

separieren, weisen neuere Studien einen positiven Zusammenhang zwischen

Wissenstransfer und Unternehmenserfolg nach45. Im Wissenstransfer wird daher auch

das Potential gesehen, der „Ernüchterung“ der Praxis46 begegnen zu können. Aussagen

über die Mitarbeitereigenschaften und -wahrnehmungen, die die Transfermechanismen

beeinflussen, sind deshalb von hoher Relevanz für die konkrete Ausgestaltung von

Wissensmanagementinitiativen in der Praxis. 37 Nonaka (1994), S. 20. 38 Grundlegend ist hier Bandura (1971) zu nennen. 39 Vergleiche Schein (1992). 40 Nonaka (1994), S. 19. 41 March/Simon (1958); Cyert/March (1963). 42 Argyris/Schön (1978); March (1991). 43 Siehe Nonaka/von Krogh (2009) einerseits und Schreyögg/Geiger (2005, 2007) andererseits. 44 Nonaka (1994), S. 20. 45 Vergleiche Argote et al. (2000); Van Wijk/Jansen/Lyles (2008). Zu den Möglichkeiten und inhärenten Einschränkungen der Erfolgsfaktorenforschung siehe jedoch March/Sutton (1997); Nicolai/Kieser (2002). 46 Güldenberg/Helting (2004), S. 524, bringen die Zweifel auf den Punkt: „Das Sammeln und Managen von Wissen kann und darf für Unternehmen kein Selbstzweck sein. Nur wenn das Wissen die Organisationen in die Lage versetzt, ihre Ziele wirksamer zu erreichen, stellt Wissen auch aus ökonomischer Sicht einen Wert für das Unternehmen dar“.

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Wir gehen den folgenden Forschungsfragen nach:

Forschungsfrage 3: Wie (über welche Mechanismen) geben die Mitarbeiter bei Siemens

ihr Wissen weiter? Wie lässt sich der Transfer erklären?

Forschungsfrage 4: Wie wirkt die Wahrnehmung des Wissensmanagements auf den

Transferprozess?

Im Folgenden stellen wir die Wissensmanagementinitiative bei der Siemens AG in

seinen Grundzügen dar. Anschließend beschreiben wir die Daten und werten den

Datensatz mit Blick auf die vier Forschungsfragen aus.

3 Unternehmensinternes Wissensmanagement bei der Siemens AG

3.1 Kurzvorstellung des Unternehmens

Die Siemens AG ist ein weltweit agierendes Unternehmen im Bereich der Elektronik

und Elektrotechnik. Die Befragungsdaten stammen aus 2001, so dass wir an dieser

Stelle auch Kennzahlen aus dem Berichtsjahr 2001 ausweisen47. Das operative Geschäft

der Siemens AG ist unterteilt in die Bereiche Automation and Control (A&C),

Information and Communications (I&C), Medical, Lighting48, Power, und

Transportation und erzielte im Geschäftsjahr 2001 einen Umsatz von rund 82,4 Mrd.

Euro. Siemens ist ein hochinnovatives Unternehmen. Im Berichtsjahr 2001 investierte

die Siemens AG rund 5,4 Mrd. Euro in Forschung und Entwicklung, was einer Quote

von 6,6% bezogen auf das Umsatzvolumen entspricht. Im gleichen Zeitraum

beschäftigte das Unternehmen knapp 480.000 Mitarbeiter in über 190 Ländern, wobei

allein im F&E-Bereich mehr als 50.000 Mitarbeiter arbeiteten49.

3.2 Bedeutung von Wissensmanagement bei der Siemens AG

Die Bedeutung, die dem Wissensmanagement bei Siemens 2001 beigemessen wurde,

brachte der damalige Vorstandsvorsitzende von Pierer treffend auf den Punkt:

Wissensmanagement sei „das eigentlich verbindende Element über alle

47 Quelle ist der Geschäftsjahresbericht der Siemens AG 2001. 48 Der Geschäftsbereich Lighting, vertreten durch die selbständige Siemenstochter Osram, war von der Befragung ausgenommen und wird anschließend nicht mehr betrachtet. 49 Die Zahlen entstammen der Homepage der Siemens AG (Abruf: 29.05.2009) und der Pressekonferenz „The E-Driven Company“ vom 10. Oktober 2000 mit Heinrich von Pierer (dem damaligen CEO).

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Wertschöpfungsstufen, über alle Geschäftsbereiche und über alle Regionen.“ Der

Beitrag der Ressource Wissen zur Wertschöpfung bei Siemens wurde 2001 auf 60 bis

80% beziffert, mit wachsender Tendenz. Ausgangspunkt für die Institutionalisierung

des Themas bei Siemens war eine informelle Community of Practice, die sich seit

Anfang der 90er Jahre mit Wissensmanagement befasst hatte. Mit dem Referat

Corporate Knowledge Management (CKM) wurde 1999 eine spezielle Abteilung

eingerichtet, die die Koordination der Wissensmanagementinitiativen bei Siemens

übernahm. Ziel des Unternehmensreferats war die Erhöhung der unternehmensweiten

Wissenstransparenz, die Zusammenführung einzelner Insellösungen, sowie die

Entwicklung einer einheitlichen Wissenskultur. Siemens hat seither eine Vielzahl von

Wissensmanagementinitiativen implementiert, wie zum Beispiel firmeninterne Gelbe

Seiten, Expertennetzwerke, einen Communities of Practice Support, Best Practices

Markplätze, und virtuelle Lernplattformen. In dem inzwischen in der zweiten Auflage

von Davenport/Probst (2002) herausgegebenen „Knowlegde Management Case Book“

wird ein tiefer Einblick in die von Siemens entwickelten Managementansätze,

Methoden und Werkzeuge zum Management von Wissen gewährt. Die Aktivitäten

wurden zudem im Rahmen des MAKE-Awards gewürdigt, indem Siemens 2001 zu

Deutschlands führendem Unternehmen im Wissensmanagement gewählt wurde50.

4 Daten und Ergebnisse

4.1 Grundgesamtheit, Stichprobe und Fragebogenmethodik

2001 führte das Unternehmensreferat CKM eine interne Mitarbeiterbefragung zum

Wissensmanagement durch. Ziel der Befragung war es, die mit dem Management von

Wissen verbunden Kommunikationsprozesse der Mitarbeiter aufzudecken. Die

Situationsanalyse sollte Ausgangspunkt für die Ausgestaltung des konzernweiten

Wissensmanagements werden. Die Auswahl der Teilnehmer erfolgte zweistufig. Im

ersten Schritt wurde die Grundgesamtheit definiert. Dazu wurden über eine bewusste

Auswahl 12 Länder mit besonders mitarbeiterstarken Siemens-Niederlassungen

ausgewählt: Vier europäische Länder (Deutschland, Österreich, Großbritannien, Italien),

zwei Länder aus Nord- und Mittelamerika (USA, Mexiko), Brasilien als

südamerikanischer Vertreter, Indien, China und Singapur als asiatische Länder,

50 Um Unternehmen mit besonders gutem Wissensmanagement zu identifizieren, wurden in der MAKE- Studie die Vorstände aller Fortune Global 500 Unternehmen sowie 300 Wissensmanagementexperten befragt.

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Australien (Ozeanien), und Südafrika als afrikanisches Land. Innerhalb der

Länderauswahl wurden alle Mitarbeiter mit deutschen oder englischen

Sprachkenntnissen, einer geschäftlichen Email-Adresse und einem Eintrag im

konzernübergreifenden Kommunikationsverzeichnis zur Grundgesamtheit gezählt51.

Anschließend erfolgte die zufallsgesteuerte Auswahl der Stichprobe, indem geclustered

nach Ländern jeweils 3% der Länderpopulationen per Email kontaktiert und zur

Teilnahme an der Befragung eingeladen wurden52. Die Zufälligkeit der Auswahl ist

jedoch eingeschränkt, weil der Fragebogen im Intranet frei zugänglich war und die

Stichprobenmitglieder aufgefordert wurden, interessierte Kollegen zur Teilnahme

einzuladen. Der Stichprobenumfang betrug letztlich circa 7.500 Personen, die aus

insgesamt circa 218.000 Mitarbeitern aus den genannten 12 Ländern ausgewählt

wurden53.

Um die kontaktierten Mitarbeiter zur Teilnahme zu motivieren, wurden Bücher und

Gutscheine verlost. Die Befragungsteilnahme erfolgte über einen Online-Fragebogen,

den insgesamt fast 2.800 Mitarbeiter ausfüllten (Rücklaufquote circa 37%). Der

halbstandardisierte Fragebogen bestand aus fünf thematischen Blöcken:

soziodemographische Angaben (zum Beispiel Alter, Geschlecht, Position in der

Hierarchie, Betriebszugehörigkeitsdauer, Abteilungszugehörigkeit), Fragen zur

Wahrnehmung des Wissensmanagements („Was verbinden Sie mit

Wissensmanagement?“), zur Teilnahme am Wissensmanagement („Wie gehen Sie vor,

wenn Sie Ihr Wissen teilen oder verteilen wollen?“), zur Kenntnis über Aktivitäten und

Abteilungen („Kennen Sie das Siemens-Unternehmensreferat Corporate Knowledge

Management?“) und zum Wissensmanagement im Arbeitsumfeld (zum Beispiel

Wissensziele, Strategie, Wissensmanagementkultur etc.). Die meisten Fragen wurden

auf 5-stufigen Antwortskalen beantwortet; teilweise konnten freie Kommentare ergänzt

werden.

4.2 Soziodemographische Angaben

Insgesamt liegen 2.778 auswertbare Fragebögen vor, wobei Missings vorhanden sind;

die Fallzahlen können also je nach Auswertungsschritt variieren. Tabelle 1 gibt

Aufschluss über die Bereichs- und Länderzugehörigkeit der Befragungsteilnehmer.

51 Vergleiche Meyer/Müller/Heinold (2002). 52 Ausgenommen waren die rechtlich selbständigen Konzerntöchter Infineon und Osram. 53 Vergleiche Kemper (2001), Anhang A.

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Tabelle 1: Bereichs- und Länderzugehörigkeit

Häufigkeit (in %) Geschäftsbereich/Land realisierte

Stichprobe Grund-

gesamtheit a Information and Communications (I&C) 40.9 25.4 Automation and Control (A&C) 22.9 27.6 Power 11.2 10.4 Transportation 14.3 10.0 Medical 1.3 6.3 Corporate Departments 2.4 k. A. Corporate Centers 1.3 k. A. andere 5.7 k. A. Deutschland 59.7 40.0 Österreich 3.8 3.2 USA 19.1 16.4 Indien 1.6 1.6 Großbritannien 3.2 3.4 Italien 3.2 2.7 China 1.7 2.4 Brasilien 1.3 1.6 Australien 0.9 0.4 Südafrika 1.1 0.7 Singapur 0.6 1.1 Mexiko 1.5 2.4 andere 2,3 k. A. Anmerkungen: n=2.760 (Bereiche) bzw. 2.772 (Länder); a: Angaben aus Meyer/Müller/Heinold (2002), S. 16; k. A.: keine

Angabe

Die Rückläufe sind ungleichmäßig über die Bereiche und Länder verteilt. Mit 2/5 aller

Antworten ist der Bereich Information and Communications (I&C) am stärksten

vertreten und relativ zur Grundgesamtheit überrepräsentiert. Aus dem Bereich Medical,

der unterrepräsentiert ist, stammen dagegen nur 1,3% der Antworten. Deutschland ist

mit annähernd 60% der Rückläufe das stärkste Land und zudem in der Stichprobe

bereits überrepräsentiert; die Angabe „andere Länder“ mit immerhin 2,3% verdeutlicht,

dass die tatsächlichen Rückläufe nicht mehr nur aus der angeschriebenen Stichprobe,

sondern auch über andere Kanäle (zum Beispiel Einladung über teilnehmende Kollegen)

generiert wurden.

94 Befragte (3,4%) gehören dem oberen und 708 Personen (25,9%) dem mittleren

Führungskreis an; die verbleibenden Teilnehmer gehören keinem Führungskreis an. Die

mittlere Betriebszugehörigkeitsdauer liegt zwischen 10 und 20 Jahren (Median und

Modus liegen in dieser Klasse); immerhin 35% der Befragten sind erst seit maximal 5

Jahren bei Siemens beschäftigt. Im Mittel (Median und Modus) sind die Befragten

zwischen 30 und 40 Jahren alt; nur 4% sind jünger als 25, nur 1% ist älter als 60 Jahre.

78,7% der Befragten sind männlich (21,3% weiblich). 149 Befragte (5,8%) sehen sich

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als Wissensmanagement-Experten; 688 (27,0%) geben an, im Wissensmanagement

aktiv zu sein. Die verbleibenden 67,2% sind weder aktiv noch Experten.

4.3 Wahrnehmung des Wissensmanagements der Siemens Mitarbeiter

Wie interpretieren die Befragten das Wissensmanagement bei Siemens? Im Fragebogen

findet sich eine Itembatterie, die mit „Was verbinden Sie mit Wissensmanagement?“

überschrieben ist. Die zugehörigen Items wurden auf 5-stufigen Skalen (mit den

Etikettierungen „überhaupt nicht (1)“ bis „in sehr hohem Maße (5)“) beantwortet. Eine

Faktorenanalyse deckt drei Faktoren auf, die die Itembatterie gut strukturieren54:

(1) Wissensmanagement als individuelle Aufgabe mit zwei Komponenten: Befragte, die

diese Wahrnehmung teilen, verstehen Wissensmanagement als Aufforderung zur

eigenen Weiterbildung und Entwicklung, sowie als Verpflichtung, eigenes Wissen an

andere weiterzugeben. Die Items, die diese Dimension bilden, lauten „Lernen“ und

„Lehren“.

(2) Wissensmanagement dient dem Wissenstransfer über Gruppen- und

Bereichsgrenzen hinweg. Im Gegensatz zur ersten Dimension wird der übergreifende

Charakter von Wissensmanagement betont: Befragte, die hohe Werte auf der Dimension

erzielen, sehen Wissensmanagement als Maßnahmen zur Verknüpfung von Bereichen

und Abteilungen. Die zugehörigen Items lauten „Wissen teilen im Team“, „Wissen

teilen über Abteilungsgrenzen, Projektteams oder Standorte hinaus“, „Arbeiten in

Mitarbeiter-Netzwerken (Communities)“ und „Weitergabe von Erfahrungen, zum

Beispiel Best Practices (exzellente Lösungen)“.

(3) Wissensmanagement wird als Unternehmensstrategie interpretiert: Befragte, die bei

dieser Dimension hohe Zustimmungswerte erreichen, verstehen Wissensmanagement

als übergreifende Unternehmensstrategie, mit der die grundlegende Kultur sowie die

Wandlungsfähigkeit des Unternehmens beeinflusst werden sollen. Die Items sind

„Vertrauenskultur“, „Changemanagement“ und „Innovationsmanagement“.

54 Explorative Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation und Faktorenextraktion nach dem Kaiser-Kriterium (Eigenwerte>1). Die Faktorenlösung erklärt 65% der Itemvarianz. Alle Items werden durch die Faktoren gut erklärt: Die minimale Kommunalität beträgt nach Extraktion .51; die Item-Faktor-Korrelationen (Ladungen) sind ≥ .61, wobei die höchsten Ladungen (mit zwei Ausnahmen) jeweils mehr als das Dreifache der größten Fehlladungen betragen.

Seite 16

Im Folgenden nutzen wir die Faktorwerte für die drei Dimensionen und analysieren, wie

stark die Wahrnehmungen über Länder und Bereiche hinweg variieren. Daran

anschließend betrachten wir die Rolle der Wahrnehmungen im Wissenstransferprozess

und ihre Erklärungsgrößen. Tabelle 2 zeigt Mittelwerte und Streuungen für die

Dimensionen gruppiert nach Bereichen und Ländern. Da die Faktorwerte für das

Gesamtsample standardnormalverteilt sind, bedeuten Mittelwerte kleiner (größer) 0 eine

unterdurchschnittliche (überdurchschnittliche) Ausprägung in der betrachteten Gruppe.

Standardabweichungen kleiner (größer) 1 sind analog als unter- bzw.

überdurchschnittliche Streuungen zu interpretieren. Das Ausmaß der gruppeninternen

relativ zur gruppenübergreifenden Streuung wird anhand der Intraklassen-

Korrelationskoeffizienten ICC1 und ICC2 ausgewiesen55. Der ICC1 gibt an, wie viel

Prozent der Gesamtstreuung einer Variablen über die Gruppenzugehörigkeit erklärt

werden kann. Je höher der ICC1 ausfällt, desto stärker ist der Einfluss der Gruppe

(Land, Unternehmensbereich) auf die Wahrnehmung. Der ICC2 gibt an, wie zuverlässig

die Individualdaten zu Gruppendaten aggregiert werden können und lässt sich auch als

Gruppenmittelwert-Reliabilität interpretieren. Je höher der ICC2 ist, desto zuverlässiger

können die Länder bzw. Bereiche zusammengefasst werden, wie es bei der Erhebung

mittels Key Informants unterstellt wird. Niedrige ICC1-Werte deuten entsprechend

daraufhin, dass es hinsichtlich der betrachteten Merkmale keine bedeutsamen

Unterschiede zwischen den Ländern und Bereichen gibt, während niedrige ICC2-Werte

davor warnen, Länder- oder Bereichsdaten zu aggregieren.

Die Auswertung deckt einige interessante Details auf. Die F-Werte für alle

Varianzanalysen sind statistisch signifikant, was auf überzufällige Unterschiede in der

Wahrnehmung des Wissensmanagements zwischen den Bereichen und Ländern

hinweist. Insbesondere – und wenig überraschend – Corporate Centers und Departments

sehen Wissensmanagement als strategische Unternehmensaufgabe; im Bereich Power

dominiert eine individualisierte Wahrnehmung, in den Corporate Centers sowie im

Bereich I&C wird Wissensmanagement hingegen als Mechanismus zur Wissensteilung

im Team verstanden. Während Wissensmanagement in den deutschen Siemens-

Standorten mit Wissensteilung im Team assoziiert wird, dominieren in anderen Ländern

(zum Beispiel USA, Indien, Südafrika, Mexiko, Australien) individuelle Motive; China

fällt durch hohe negative Werte bezüglich der Wissensteilung im Team auf.

55 Siehe dazu Shrout/Fleiss (1979); Bliese/Halverson (1998); Bliese (2000).

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Tabelle 2: Bereiche, Länder und Wahrnehmung des Wissensmanagements

Wissensmanagement ist/bedeutet ... Geschäftsbereich/Land individuelle

Aufgabe Wissenstransfer in

der Gruppe Unternehmens-

Strategie M s M s M sI&C -.10 1.01 .17 .89 -.03 1.00A&C -.03 .94 -.02 .99 -.01 1.00Power .25 1.02 -.23 1.05 .11 1.00Transportation .08 1.00 -.20 1.13 -.09 1.01Medical .08 1.06 -.31 1.24 .12 .68Corporate Departments .34 .82 .00 .82 .28 .99Corporate Centers -.07 .80 .29 .41 .39 .79andere -.03 1.09 -.13 1.16 .02 1.01Bereiche: ICC1 .017 .032 .006 ICC2 .805 .889 .578 F(7, 2.253) 5.131*** 9.030*** 2.371* Deutschland -.15 .96 .15 .89 -.02 1.03Österreich -.16 1.06 .12 .70 .09 1.02USA .28 1.05 -.27 1.16 .03 .97Indien .34 .70 -.11 .81 .32 .68Großbritannien .27 .82 .03 .70 -.07 .79Italien .13 1.15 .00 .89 .06 .90China -.21 1.11 -1.15 1.68 -.48 1.09Brasilien .24 1.07 -.02 1.01 .09 .91Australien .38 .77 .00 .87 .37 1.05Südafrika .50 .73 -.35 1.01 .37 .80Singapur .05 1.20 -.14 1.18 .06 .97Mexiko .39 .98 -.65 1.22 .02 .88andere .10 .92 -.15 1.15 -.16 1.11Länder: ICC1 .059 .085 .008 ICC2 .880 .916 .480 F(12, 2.260) 8.363*** 11.855*** 1.925* Anmerkungen: n=2.261 (Bereiche) bzw. 2.273 (Länder); *: p<.05; ***: p<.001; M: arithmetisches Mittel; s:

Standardabweichung Die ICC-Koeffizienten wurden über einfaktorielle Varianzanalysen berechnet; ICC2 nach Shrout/Fleiss (1979); ICC1 nach der für stark unterschiedlich große Gruppen (siehe Tabelle 1) korrigierten Formel in Bliese/Halverson (1998).

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Wie die signifikanten F-Werte zeigen, unterscheiden sich die Befragten systematisch in

ihren Wahrnehmungen zum Wissensmanagement, und zwar in Abhängigkeit von ihrer

Bereichs- und Länderzugehörigkeit. Dieses Ergebnis ist in der Wissensmanagement-

Forschung bekannt: Abteilungsgrenzen und länderspezifische Faktoren (Kultur,

institutionelles Umfeld etc.) werden regelmäßig als Barrieren des intraorganisationalen

Transfers von Wissen genannt. Die ICC-Analyse deckt auf, dass die Effekte zwar nicht

unterschätzt (statistische Signifikanz), aber auch nicht überschätzt (Effektstärke) werden

sollten. Auf der Bereichsebene erklärt die Gruppenzugehörigkeit lediglich 0,6 bis 3,2%

der Varianz in den Wahrnehmungen zum Wissensmanagement. Auf der Länderebene ist

der Erklärungsanteil mit 0,8 bis 8,5% etwas größer. Eine Erklärung für die Befunde ist

eine starke Unternehmenskultur, die zu einer Angleichung über Bereiche hinweg führt,

aber durch länderspezifische Faktoren überlagert wird. Mit Blick auf die Effektstärken

sollten die Länderbefunde trotz der gering anmutenden Erklärungsanteile auch nicht

vernachlässigt werden: zieht man die Wurzel aus .085, erhält man einen Wert von .29,

was in etwa der Prognosegüte von Instrumenten der Personalauswahl und -beurteilung

entspricht1. Allein anhand der Länderzugehörigkeit lässt sich also – verglichen mit

erprobten diagnostischen Verfahren – gut vorhersagen, wie die Wahrnehmung des

Wissensmanagements ausgeprägt sein wird.

Die ICC-Analyse zeigt zudem, dass nicht zu jeder Dimension zuverlässige (reliable)

Aggregationen vorgenommen werden können: Die strategische Dimension erreicht

jeweils nur ICC2-Werte, die deutlich unter den üblich geforderten Grenzwerten für

Reliabilitätskennzahlen liegen2. Eine inhaltliche Begründung könnte darin liegen, dass

die Befragten mit Blick auf Unternehmensstrategien schlechter informiert sind (oder

sich schlechter informiert sehen) als zu anderen Wissensmanagement-Dimensionen, die

direkter im gelebten Arbeitsalltag verankert sind, sodass die mittleren Gruppenwerte

letztlich unzuverlässiger (weil stärker fehlerbelastet) sind. Dies dürfte sich im

Umkehrschluss auch wieder auf die potentielle Güte von Key Informant Urteilen

auswirken. Da nicht alle inhaltlichen Dimensionen mithilfe der individuellen Daten

1 Quadrierte Korrelationskoeffizienten, die üblicherweise als Validitätskennzahlen angegeben werden, zeigen das Ausmaß der geteilten Varianz (also entsprechend dem ICC1) zwischen den betrachteten Variablen an. Ganz ähnliche Ergebnisse finden sich in vergleichbarem Kontext bei Gerhart (2009); zur Güte von Auswahlinstrumenten siehe Heneman/Heneman/Judge (1997). 2 Oft wird ein Wert von .70 als Untergrenze angenommen; zum Beispiel Nunally (1970).

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reliabel abgebildet werden können, dürften auch Key Informants nicht dazu in der Lage

sein, zu allen Dimensionen zuverlässige (und damit auch valide) Antworten zu geben.

4.4 Wissenstransfer bei der Siemens AG

Die „Organizational Knowledge Creation Theory“ stellt die Frage, wie

Organisationsmitglieder ihr Wissen erweitern, teilen, und in die organisationale

Wissensbasis überführen3. Die Befragung bei Siemens setzt am Lernverhalten der

Mitarbeiter an und enthält insbesondere Aussagen, die auf die zuvor beschriebenen

Sozialisations- und Kombinationsprozesse abzielen. Die entsprechenden Items wurden

wiederum mit Hilfe einer explorativen Faktorenanalyse sortiert4:

(1) Wissen wird im persönlichen Kontakt zwischen Sender und Empfänger(n)

transferiert. Die zugehörigen Items lauten „Persönliche Gespräche und Meetings“,

„Telefongespräche und -konferenzen“ und „Weitergabe durch Email oder Email-

Verteiler“. Persönlicher Wissenstransfer kann entweder im 1-zu-1-Kontakt stattfinden

(persönliche Gespräche und Telefongespräche, Email) oder mehrere Empfänger (1-zu-

n) gleichzeitig betreffen (persönliche Meetings und Telefonkonferenzen, Email-

Verteiler). Entscheidend sind der „persönliche“ (nicht unbedingt räumlich-zeitliche)

Kontakt und die damit verbundene Kenntnis des jeweiligen Kommunikations- und

Tauschpartners.

(2) Wissen wird dokumentiert und damit potentiell vielen Organisationsmitgliedern zur

Verfügung gestellt. Im Unterschied zum vorherigen Faktor vereinigt dieser Faktor

Lernmechanismen, die in der Wissensspirale5 auf beiden ontologischen Dimensionen –

Individual- und Gruppenebene – angeordnet sind. Wissen wird nicht notwendigerweise

in persönlicher Kommunikation ausgetauscht; vielmehr stellen die Mitarbeiter ihr

Wissen in dokumentierter Weise zur Verfügung. Die Items, die in diesem Faktor

aufgehen, sind: „Dokumentation, Archivierung im Intranet“, „Präsentationen und

Vorträge halten“, „Veröffentlichungen, Publikationen in Mitarbeiter-Magazinen“,

3 Vergleiche Nonaka/von Krogh/Voelpel (2006). 4 Explorative Hauptkomponentenanalyse mit Varimax-Rotation und Faktorenextraktion nach dem Kaiser-Kriterium (Eigenwerte>1). Die beiden Faktoren erklären 56% der Itemvarianz. Die minimale Kommunalität beträgt nach Extraktion .343; die Item-Faktor-Korrelationen (Ladungen) sind ≥.56. Die Items wurden wiederum auf einer 5-stufigen Skala (Etikettierungen „überhaupt nicht (1)“ bis „in sehr hohem Maße (5)“) gemessen. 5 Nonaka (1994).

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„Weitergabe in Diskussionsforen im Intranet (Newsgroups)“ und „Weitergabe in

Mitarbeiternetzwerken (Communities)“.

Diese beiden Faktoren korrespondieren im Wesentlichen mit der von Nonaka/Takeuchi

(1995) vorgestellten Konzeption der Wissensgenerierung. Der erste Faktor beinhaltet

Mechanismen, bei denen Individuen direkt miteinander in Kontakt treten und Wissen

auf einer direkten und persönlichen Ebene austauschen. In der „Organizational

Knowledge Creation Theory” wird dieser Prozess als „Sozialisation“ bezeichnet:

„individuals meet face-to-face, share emotions, feelings, experiences and mental

models. [This] is where knowledge creation begins, and it represents socialization

among individuals“6. Der zweite Faktor, Kombination, erfasst „a place of interaction in

the virtual world rather than in the physical world. Combining explicit new knowledge

with existing information and knowledge serves to systematize and generate explicit

knowledge throughout the organization […], [this] can involve many hundreds of

individuals in the organization by using information and communication technology”7.

Während Wissenstransformationsprozesse (Sozialisation und Kombination) vorwiegend

dafür herangezogen wurden, um die Innovationsfähigkeit und Leistungsfähigkeit von

Organisationen zu erklären, existieren wenige empirische Ergebnisse dazu, welche

Faktoren sie beeinflussen. In Tabelle 4 weisen wir Ergebnisse von Regressionsmodellen

aus, die die Einflussfaktoren aufdecken. Im nächsten Abschnitt stellen wir kurz die

Variablen vor, die in die Modelle eingehen (Tabelle 3).

4.4.1 Variablen

Zur Schätzung der Einflussfaktoren des Wissenstransfers verwenden wir Dummy-

Variablen für die Bereiche und Länder (Modelle 1 und 3, Tabelle 4). Im zweiten Schritt

kommen Personenmerkmale, Wissensmanagement-Typen und -suchstrategien hinzu

(Modelle 2 und 4, Tabelle 4). Die Personenmerkmale umfassen die hierarchische

Position (keine Führungsposition, mittlerer Führungskreis, oberer Führungskreis), ihr

Engagement im Wissensmanagement (keine Funktion, Aktiver, Experte), die Dauer der

Betriebszugehörigkeit (ordinale Variable mit fünf Klassen: <1 Jahr, 1-5 Jahre, 5-10

Jahre, 10-20 Jahre, >20 Jahre), sowie das Geschlecht (0: Männer / 1: Frauen).

6 Nonaka/von Krogh/Voelpel (2006), S. 1185. 7 Nonaka/von Krogh/Voelpel (2006), S. 1185.

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Neben den demographischen Merkmalen greifen wir auf die zuvor besprochenen

Wahrnehmungen zum Wissensmanagement zurück (Tabelle 2). Da die Dimensionen

über komplexe Wechselwirkungen miteinander interagieren dürften8, generieren wir

acht Wissensmanagement-Typen, die sich folgendermaßen definieren: Im ersten Schritt

werden die drei Faktoren anhand der Mediane in jeweils zwei gleich große Gruppen mit

niedrigen und hohen Ausprägungen geteilt. Anschließend werden aus den drei Faktoren

mit nunmehr jeweils zwei Ausprägungen alle acht möglichen Kombinationen gebildet

(vergleiche Abbildung 1).

Abbildung 1: Generierung der Wissensmanagement-Typen

Dimension Typ 1 Typ 2 Typ 3 Typ 4 Typ 5 Typ 6 Typ 7 Typ 8individuelle Aufgabe + + + + - - - - Wissenstransfer in der Gruppe + + - - + + - - Unternehmens-Strategie + - + - + - + - Anmerkungen: +: hohe Merkmalsausprägung; -: niedrige Merkmalsausprägung

Zuletzt verwenden wir eine Angabe zum Wissenssuchverhalten. Theoretisch wird

Wissenstransfer als reziproke Tauschhandlung9 konzipiert: Wissen wird mit Quellen

geteilt, aus denen auch Wissen bezogen wird. Dies kann sowohl direkte Reziprozität

(Sozialisation) als auch generalisierte Reziprozität (Kombination) bedeuten. Die im

Fragebogen vorhandene Itembatterie wurde wie zuvor über eine explorative

Faktorenanalyse10 zu drei Dimensionen verdichtet: Demzufolge erfolgt Wissenssuche

über persönliche Kontakte, innerhalb der (erweiterten) Arbeitsgruppe und über

Datenbanken/IT-Systeme. Tabelle 3 fasst die Variablen zusammen11.

8 Vergleiche Nonaka (1994). 9 Zum Tausch siehe Matiaske (2003). 10 Die Ergebnisse aller Faktorenanalysen stellen wir auf Anfrage gerne zur Verfügung. 11 Aufgrund der Größe der Tabelle, die sich durch das Skalenniveau und die so bedingte große Zahl an Dummy-Variablen ergibt, berichten wir keine Korrelationen. Die vollständige Korrelationsmatrix stellen wir auf Anfrage gerne zur Verfügung. Die reduzierte Fallzahl ist dem multivariaten (listenweisen) Fallausschluss der Regressionsmodelle geschuldet.

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Tabelle 3: Deskriptive Kennzahlen

Variable M s Variable M sBereiche Personenmerkmale I&C .42 .49 keine Führungsrolle .67 .47 A&C .22 .42 Mittlerer Führungskreis .28 .45 Power .11 .32 Oberer Führungskreis .04 .19 Transportation .13 .34 keine Rolle im WM .60 .49 Medical .01 .11 Aktiver im WM .27 .45 Corporate Departments .03 .16 Experte im WM .06 .23 Corporate Centers .02 .12 BZG: < 1 Jahr .10 .30 andere .06 .23 BZG: 1-5 Jahre .26 .44Länder BZG: 5-10 Jahre .15 .36 Deutschland .59 .49 BZG: 10-20 Jahre .31 .46 Österreich .04 .20 BZG: > 20 Jahre .18 .38 USA .19 .39 Geschlecht (1: Frauen) .20 .40 Indien .02 .13 Wahrnehmung WM Großbritannien .03 .17 Typ 1 .11 .31 Italien .03 .18 Typ 2 .12 .32 China .02 .12 Typ 3 .14 .34 Brasilien .02 .12 Typ 4 .15 .35 Australien .01 .11 Typ 5 .15 .35 Südafrika .01 .10 Typ 6 .13 .34 Singapur .01 .09 Typ 7 .10 .31 Mexiko .02 .13 Typ 8 .11 .31 andere .03 .16 Wissensbeschaffung über... persönliche Kontakte .01 .98 Arbeitsgruppe .04 1.00 Datenbanken/IT .03 1.00 Wissenstransfer Sozialisation .03 .99 Kombination .05 1.00 Anmerkungen: n=1.914; M: arithmetisches Mittel; s: Standardabweichung

4.4.2 Regressionsmodelle

Tabelle 4 berichtet die Ergebnisse von Regressionsanalysen. Da die abhängigen

Variablen standardnormalverteilt sind, drücken die unstandardisierten Koeffizienten

Änderungen in Standardabweichungen der abhängigen Variablen aus. Ein Koeffizient

von .50 bedeutet demnach, dass sich die abhängige Variable um eine halbe

Standardabweichung erhöht, wenn sich die unabhängige Variable um eine Einheit

verändert, und ist als sehr starker Effekt einzustufen.

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Tabelle 4: Wissenstransfer: Regressionsergebnisse

Persönlicher Wissenstransfer („Sozialisation“)

Virtueller Wissenstransfer („Kombination“) Variable

Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 4Konstante .064*** .108*** .201*** .271***Bereiche (R: I&C) A&C -.048*** .033*** -.045*** .098*** Power .095*** .120*** -.291*** -.199*** Transportation .056*** .037*** -.258*** -.043*** Medical -.163*** -.005*** -.386*** -.306*** Corporate Departments .139*** .032*** .182*** .014*** Corporate Centers .292*** .016*** .569*** .212*** andere -.086*** .051*** .050*** .067***Länder (R: Deutschland) Österreich .158*** .062*** .004*** .106*** USA .052*** -.085*** -.288*** -.260*** Indien -.518*** -.445*** -.070*** -.457*** Großbritannien -.383*** -.386*** -.564*** -.483*** Italien -.286*** -.173*** -.282*** -.200*** China -.866*** -.373*** -.093*** -.248*** Brasilien -.282*** -.394*** -.047*** -.048*** Australien .213*** .014*** -.233*** -.457*** Südafrika -.529*** -.405*** .234*** .056*** Singapur .292*** .121*** -.307*** -.584*** Mexiko -.369*** -.373*** -.333*** -.412*** andere -.042*** .047*** .211*** -.113***Personenmerkmale Mittlerer Führungskreis .100*** .195*** Oberer Führungskreis .142*** .463*** Aktiver im WM .000*** .251*** Experte im WM .024*** .508*** BZG: 1-5 Jahre .053*** -.063*** BZG: 5-10 Jahre .055*** -.083*** BZG: 10-20 Jahre .031*** -.170*** BZG: > 20 Jahre .014*** -.029*** Geschlecht: Frauen .062*** -.011***Wahrnehmung WM (R: Typ 1) Typ 2 -.145*** -.210*** Typ 3 -.130*** -.206*** Typ 4 -.137*** -.314*** Typ 5 -.105*** -.195*** Typ 6 -.148*** -.289*** Typ 7 -.134*** -.120*** Typ 8 -.301*** -.417***Wissensbeschaffung über... persönliche Kontakte .533*** -.053*** Arbeitsgruppe .020*** .379*** Datenbanken/IT .069*** .174***F-Statistik (Modell-Signifikanz) 3.787*** 24.035*** 6.544*** 23.590***korr. R2 (Bestimmtheitsmaß) .027*** .314*** .052*** .310***

Anmerkungen: OLS-Regressionen, n=1.914, unstandardisierte Koeffizienten; *: p<.05; **: p<.01; ***: p<.001 (zweiseitige

Tests); Referenzkategorien: Männer (Frauen); kein Führungskreis (mittlerer/oberer Führungskreis);

Betriebszugehörigkeit<1 Jahr (BZG 1 Jahr und länger)

Seite 24

Es zeigt sich, dass Sozialisation (persönlicher Wissenstransfer) zwischen den Bereichen

nicht variiert. Zum einen sind die Koeffizienten nicht statistisch signifikant, zum

anderen sind auch die Effektstärken relativ niedrig. Ähnlich sieht es bei Kombination

aus. Hier sind die Effekte im vollen Modell (Modell 4) ebenfalls (überwiegend) nicht

mehr statistisch signifikant. Dieses Ergebnis ist durchaus überraschend. Wie

Argote/Ingram (2000) bemerken, wird in der Forschung davon ausgegangen, dass sich

Abteilungen und Unternehmensbereiche in multinational operierenden Konzernen

hinsichtlich der Art und Weise des Wissenstransfers unterscheiden (Kultur, Normen und

Werte, Struktur, Technologie etc.)12. Die negativen Koeffizienten der Bereiche Power

(p<.01) und Medical (p<.10) im Vergleich zu I&C sind unter Umständen darauf

zurückzuführen, dass im Bereich I&C auch IT-Lösungen und Services in den

Anwendungsfeldern Business Intelligence, CRM, HRM und ERP entwickelt werden13,

so dass in diesem Bereich prinzipiell von einer größeren Aufgeschlossenheit gegenüber

Ansätzen zum Management von Wissen (Newsgroups, Diskussionsforen, Communities

of Practice, Intranet) auszugehen ist.

Ähnlich wie zur Frage der Wahrnehmung des Wissensmanagements (vergleiche Tabelle

2) zeigt sich, dass weniger der Bereich als vielmehr die Länderzugehörigkeit einen

Einfluss auf den Wissenstransfer ausübt. Die These der starken Organisationskultur, die

durch länderspezifische Faktoren überlagert wird, wird also auch durch die multivariate

Analyse gestützt. Auffallend ist, dass sowohl bei der Sozialisation als auch bei der

Kombination alle signifikanten Effekte negative Vorzeichen haben. Im Vergleich zum

Referenzland Deutschland sind beide Transferprozesse in den identifizierten anderen

Ländern also geringer ausgeprägt. Insbesondere die Stärke der Effekte ist überraschend:

Das Basisniveau der Sozialisation ist zum Beispiel in Indien fast um eine halbe

Standardabweichung geringer als in Deutschland; Gleiches gilt für mehrere Länder

(zum Beispiel Indien, Großbritannien, Australien, Singapur, Mexiko), wenn

Kombination geschätzt wird. Die Ergebnisse sind insofern interessant, als dass sie nicht

die von Nonaka (1994) angenommene Fokussierung von westlichen Unternehmen auf

den Prozess der Kombination und von Asiatischen auf den Prozess von Sozialisation

widerspiegeln. Zu bedenken ist allerdings, dass die Daten im vorliegenden Fall aus

lediglich einem Unternehmen stammen.

12 Vergleiche auch Szulanski (1996). 13 Vergleiche Davenport/Probst (2002).

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In der Literatur wird neben den zuvor betrachteten Gruppenvariablen den beteiligten

Individuen (Personenmerkmale) eine wichtige Rolle im Wissenstransferprozess

zugesprochen. Sowohl für das Geschlecht als auch für die Betriebszugehörigkeit lassen

sich (bis auf eine Ausnahme) keine signifikanten Einflüsse auf die abhängigen

Variablen zeigen. Die positiven Vorzeichen der Betriebszugehörigkeitsdauern (in

Referenz zur kleinsten Klasse: BZG < 1 Jahr) im Sozialisationsmodell (Modell 2) und

die negativen im Kombinationsmodell (Modell 4) deuten aber daraufhin, dass sich die

Art und Weise des Wissenstransfers im Laufe der organisationalen Sozialisation

verändert14. Neue Mitarbeiter verfügen noch nicht über ausgeprägte soziale Netze, über

die sie Wissen beziehen und an die sie Wissen transferieren können (Sozialisation).

Deshalb scheint das vorhandene und dokumentierte Wissen in der Einarbeitungs- und

Sozialisationsphase besonders bedeutsam zu sein. Zudem ist es gerade zu Beginn

transparenter und zurechenbarer, Wissen in objektivierter Form weiterzugeben

(Kombination), um Leistungsstandards zu dokumentieren und nachzuweisen.

In der „Organizational Knowledge Creation Theory“ wird insbesondere den

Führungskräften eine zentrale Rolle im Wissenstransformationsprozess zugerechnet15:

„while top management articulates the dreams of the firm, lower managers look at the

reality. The gap between these two forms of perspectives is narrowed by and through

middle management“16. Dem mittleren Management kommt eine Schlüsselrolle zu, da

vorwiegend dort „strategic, macro, universal information and hands-on, micro, specific

information“17 kombiniert werden. Dass Führungskräften eine zentrale Rolle im

Wissensmanagement zukommt, spiegelt sich in den vorliegenden Daten vor allem im

Kombinationsmodell (Modell 4) wider. Auch die zentrale Rolle des mittleren

Managements zeigt sich in den geschätzten Modellen. Für Mitarbeiter aus dem

mittleren Führungskreis weist Modell 4 sowohl für den Prozess der Kombination als

auch für den Prozess der Sozialisation einen signifikant positiven Effekt aus.

Neben den Führungskräften werden „knowledge activists“ als wichtige Moderatoren im

Wissensmanagementprozess identifiziert: „By spanning the boundaries of teams and

communities, the knowledge activist coordinates knowledge creation initiatives and

ensures that teams are all informed about the results of knowledge creation throughout 14 Vergleiche Bauer/Morrison/Callister (1998). 15 Vergleiche Nonaka (1994), der das „Middle-Up-Down“ Management-Modell konstruiert, in dem alle Organisationsmitglieder auf den verschiedenen Hierarchiestufen in die Betrachtung einbezogen werden. 16 Nonaka (1994), S. 30. 17 Nonaka (1994), S. 32.

Seite 26

the organization”18. Überraschenderweise sind Aktive und Experten den vorliegenden

Daten nach jedoch nicht stärker an Sozialisationsprozessen beteiligt als die übrigen

Befragten. Starke und signifikante Effekte finden sich jedoch im Kombinationsmodell.

Dies ist umso erstaunlicher, da für die Wahrnehmung zum Wissensmanagement

kontrolliert wird: Die Effekte sind unabhängig davon, ob Wissensmanagement als

persönliche Aufgabe, als Teaminitiative oder als Unternehmensstrategie verstanden

wird. Offensichtlich überwiegt auch bei den stark in den Wissensmanagementprozess

involvierten Mitarbeitern ein eher technisches, IT-geprägtes Verständnis des

Transferprozesses. Dass dies nicht unüblich ist, wird durch das folgende Zitat aus

Cabrera/Collins/Salgado (2006) illustriert, die eine KMPG-Studie referieren. Demnach

berichten 62% „of leading organizations in Europe and the USA ... to be using or setting

up some kind of knowledge management system. In practice, information technology

seems to be the main driving force, with knowledge management projects being five

times more likely to be led and funded by the IT Department than by its Human

Resource counterpart“.

Für das Wissenssuchverhalten zeigen sich die erwartbaren starken und signifikanten

Effekte. Persönliche und direkte Reziprozität kann als starker Treiber hinter dem

positiven Koeffizienten für die persönliche Kontaktvariable im Sozialisationsmodell

vermutet werden; zudem zeigt sich, dass aus Datenbanken gewonnenes Wissen auch

über persönliche Kommunikationswege weiter transferiert wird. Interessanter ist jedoch

das Kombinationsmodell: Während Wissen, das im Rahmen der (erweiterten)

Arbeitsgruppe oder aus Datenbanken gewonnen wird, auch wieder in Datenbanken

eingepflegt wird, wird über persönliche Wege erworbenes Wissen – oft vermutlich aus

Vertraulichkeitsgründen – nicht allgemein zugänglich gemacht.

Zum Schluss diskutieren wir den Einfluss der Wissensmanagement-Wahrnehmung auf

die beiden Wissenstransferprozesse. Insbesondere die beiden Extrempole der Typologie

liefern aussagekräftige Kontraste: Im Vergleich zum (+++)-Referenztyp (Typ 1) lassen

sich für alle anderen Typen negative Vorzeichen zeigen, die im Sozialisationsmodell bis

auf den Gegenpol (---) (Typ 8) aber nicht statistisch signifikant sind. Im

Kombinationsmodell sind die Effekte stärker (Koeffizienten bis .42) und bis auf eine

Ausnahme signifikant. Wir interpretieren diese Befunde als Plädoyer für die Bedeutung 18 Nonaka/von Krogh/Voelpel (2006), S. 1187.; vergleiche Ichijo/Nonaka/von Krogh (1997). Im Fall von Siemens war es auf die Initiative solcher „Aktivisten“ zurückzuführen, dass dem Wissensmanagement ein eigenes Unternehmensreferat gewidmet wurde; vergleiche Davenport/Probst (2002).

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einer ganzheitlichen Sichtweise auf Wissensmanagement: „Technology alone won’t

make a person with expertise share with others. Technology alone won’t get an

employee who is uninterested in seeking knowledge to hop onto a keyboard and

searching or browsing”19. Wenn die persönliche Bedeutung, die Transferpraxis in der

Arbeitsgruppe und die organisationsübergreifende Rolle des Wissensmanagement

gemeinsam verinnerlicht sind, finden sich starke positive Effekte. Für den Gegenpol

dagegen zeigen sich – auch im Vergleich mit den anderen Effekten der Modelle – starke

negative Effekte.

Um nähere Aufschlüsse zur Entstehung der Wahrnehmungen zu gewinnen, wurden in

einem letzten Schritt zwei logistische Regressionen geschätzt (Tabelle 5), in denen zum

einen die Zugehörigkeit zu Typ 1 (vs. alle andere Typen) und zum anderen die

Zugehörigkeit zu Typ 8 (vs. alle anderen Typen) als abhängige Variablen eingesetzt

wurden. Die Ergebnisse sind durchaus überraschend: Bereiche und Länder haben – in

Einklang mit den varianzanalytischen Ergebnissen (Tabelle 2) – keinen allzu starken

Einfluss auf die Zuordnung. Hervorzuheben sind die Effekte für die USA, die erhöhte

Chancen für die Einordnung in beide Extremtypen anzeigen, sowie der auffallend starke

Effekt für chinesische Mitarbeiter mit Blick auf die Chance, zum Typ 8 gezählt zu

werden. Demographische Variablen üben hier den interessanteren Einfluss aus:

Führungskräfte gehören zwar erwartungsgemäß seltener zum Typ 8, aber

interessanterweise nicht überdurchschnittlich häufig zu Typ 1 (ganz im Gegenteil: die

Vorzeichen sind negativ). Anders ist dies für Wissensmanagement-Aktive und -

Experten, die wie erwartet signifikant seltener als Typ 8 und signifikant häufiger als

Typ 1 klassifiziert werden. Weiter zeigt sich, dass insbesondere langjährig Beschäftige

keine ausgeprägten Vorstellungen zum Wissensmanagement aufbauen können. Frauen

sind im Vergleich zu Männern öfter in Typ 1 und seltener in Typ 8 zu finden. Vermittelt

über die Wahrnehmung zum Wissensmanagement sind so auch positive Effekte von

Frauen für den Wissenstransfer zu erwarten, die in der Darstellung von Tabelle 4

ignoriert werden.

19 Davenport/Prusak (1998), S. 141-142.

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Tabelle 5: Wahrnehmung des Wissensmanagements: Regressionsergebnisse

Variable Typ 1 (vs. Typen 2-8)

Typ 8 (vs. Typen 1-7)

Konstante -2.664*** -2.621*** Bereiche (R: I&C) A&C -.083*** .029*** Power .214*** -.551*** Transportation -.005*** .394*** Medical -.482*** -1.153*** Corporate Departments .553*** -.744*** Corporate Centers -.050*** .524*** andere .203*** .316*** Länder (R: Deutschland) Österreich -.226*** -.085*** USA .638*** .452*** Indien .307*** -1.076*** Großbritannien -.033*** -.091*** Italien .056*** .427*** China -.670*** 2.565*** Brasilien 1.045*** .548*** Australien .604*** .242*** Südafrika -.225*** -.700*** Singapur .418*** .234*** Mexiko .517*** .588*** andere -.332*** .790*** Personenmerkmale Mittlerer Führungskreis -.164*** -.652*** Oberer Führungskreis -.559*** -.784*** Aktiver im WM .567*** -.370*** Experte im WM .675*** -.343*** BZG: 1-5 Jahre -.012*** .789*** BZG: 5-10 Jahre -.269*** .407*** BZG: 10-20 Jahre .149*** .916*** BZG: > 20 Jahre .419*** .883*** Geschlecht: Frauen .486*** -.756*** LR-Test (Modell Chi2) 59.687*** 91.178*** Pseudo-R2 (nach Nagelkerke) .053*** .079*** Anmerkungen: binäre Logit-Regressionen, n=2.249, unstandardisierte Koeffizienten; *: p<.05; **: p<.01; ***: p<.001

(zweiseitige Tests); Referenzkategorien: Männer (Frauen); kein Führungskreis (mittlerer/oberer Führungskreis); Betriebszugehörigkeit<1 Jahr (BZG 1 Jahr und länger)

5 Zusammenfassung, Kritik und Fazit

5.1 Zusammenfassung der Befunde

Zu Beginn der Studie wurden vier Forschungsfragen aufgeworfen, die wir noch einmal

kurz aufgreifen und mit Blick auf die empirischen Befunde zusammenfassen möchten:

Seite 29

(1): Wie interpretieren die Befragten die Wissensmanagementinitiativen bei der

Siemens AG? Was verstehen die Befragten unter Wissensmanagement? Wie lassen sich

diese Wahrnehmungen erklären?

(2): Wie heterogen interpretieren die Befragten das Wissensmanagement bei der

Siemens AG? Sind Abteilungs- oder Länderunterschiede in den Antworten feststellbar,

wie aussagekräftig sind sie und wie lassen sie sich erklären?

(3): Wie (über welche Mechanismen) geben die Mitarbeiter bei Siemens ihr Wissen

weiter? Wie lässt sich der Transfer erklären?

(4): Wie wirkt die Wahrnehmung des Wissensmanagements auf den Transferprozess?

Im Hinblick auf die erste und zweite Frage zeigt sich, dass die Daten zunächst drei

voneinander unabhängige Dimensionen der Wahrnehmung von Wissensmanagement

aufdecken: Wissensmanagement wird als persönliche Initiative, als Gruppeninitiative

und als Unternehmensstrategie verstanden (Forschungsfrage 1). Es lässt sich zeigen,

dass innerhalb der analysierten Unternehmensbereiche nur geringfügige Unterschiede in

der Wahrnehmung der Wissensmanagementaktivitäten bestehen. Größer sind die

länderspezifischen Effekte (Forschungsfrage 2). Im Zusammenspiel lassen sich die

Koeffizienten so deuten, dass Siemens über eine starke Unternehmens- bzw.

Wissensmanagementkultur verfügt, die über die Bereiche hinweg wirkt, aber durch

landesspezifische Faktoren überlagert und beeinflusst wird. Die Analysen zeigen, dass

die drei Dimensionen in komplexen Wechselwirkungen stehen und gemeinsam auf das

Wissenstransferverhalten wirken.

Zur dritten und vierten Frage ist festzuhalten, dass Wissenstransfer über zwei

Mechanismen stattzufinden scheint: Persönlicher Transfer („Sozialisation“) und

indirekter, IT-geprägter Transfer („Kombination“). Vor allem mittlere und gehobene

Führungspositionen sowie Wissensmanagement-Aktive und -Experten prägen den

Wissenstransfer im Sinne von Kombination; überraschenderweise lassen sich keine

analogen Effekte für Sozialisation nachweisen. Mit Blick auf die Wahrnehmungen zum

Wissensmanagement zeigen die Befunde, dass sich insbesondere eine integrierte und

ganzheitliche Wahrnehmung positiv auf den Transfer auswirkt. Dies gilt abgeschwächt

sowohl für Sozialisations- als auch in stärkerem Ausmaß für Kombinationsprozesse.

Die Wahrscheinlichkeit, eine ausgeprägte und ganzheitliche Wahrnehmung zu

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entwickeln, ist für Wissensmanagement-Aktive und -Experten und für Frauen

signifikant höher als für Mitarbeiter ohne Wissensmanagementbezug und Männer. Die

Wahrscheinlichkeit, in allen Dimensionen unterdurchschnittliche Wahrnehmungen zu

haben, ist insbesondere für langjährig beschäftigte Mitarbeiter größer als für neu

Eingestellte.

5.2 Kritik und empirische Limitationen

Wir verwenden Querschnittdaten. Damit geht das Problem einher, dass Kausalität nicht

nachgewiesen werden kann. Auch andere typische Probleme von Querschnittdaten (u.a.

Endogenitätsprobleme) können wir nicht vollständig ausschließen. Da für alternative

Schätzverfahren (zum Beispiel 2SLS)20 geeignete Instrumente fehlen, müssen die

Befunde mit dieser Einschränkung hingenommen werden. Es ist weiterhin zu fragen, ob

der Prozess, der die Missings in den Regressionsmodellen hervorbringt, vollständig

zufällig ist – immerhin gehen über 800 Fälle aufgrund fehlender Angaben verloren.

Vergleicht man die Verteilungen der Bereiche und Länder in der realisierten Stichprobe

und in der Substichprobe, die in die Regressionsmodelle eingeht (Tabellen 1 und 3),

wirken die Ausschlüsse augenscheinlich zufällig. Ein anderes Bild ergibt sich, wenn die

Wissenssuch- und -transferstrategien betrachtet werden: Alle Faktorenwerte weisen in

der reduzierten Stichprobe positive und damit im Vergleich zum vollen Sample

überdurchschnittliche Mittelwerte auf (Tabelle 3). Die Mittelwertdifferenzen sind

zudem (bis auf eine Ausnahme) signifikant (t-Tests). Offensichtlich weisen Mitarbeiter,

die den Fragebogen vollständig ausfüllen, positivere Wahrnehmungen zum

Wissensmanagement auf, als solche, die die Befragung unvollständig beenden. Da sich

die Befragung mit Wissensmanagement beschäftigt, ist die Interpretation folgerichtig;

die Ergebnisse können aber somit nicht mehr problemlos auf die gesamte Stichprobe

(und noch weniger über diese hinaus) generalisiert werden, sondern sind mit der

Einschränkung der beschriebenen Selektionseffekte zu betrachten.

5.3 Fazit

Wissensmanagement und -transfer sind Themen, die Managementforscher und Praktiker

gleichermaßen bewegen. Die Datenanalyse deckt sowohl signifikante Unterschiede in 20 Mit dem 2SLS-Verfahren (Two-Stage-Least-Squares) oder einem anderen „instrumental variable“ Verfahren kann unter gewissen Voraussetzungen für Endogenität in bestimmten Parametern korrigiert werden. Die erforderlichen Bedingungen (insbesondere gute Instrumentenschätzungen) sind mit den vorliegenden Daten nicht gegeben.

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den Wahrnehmungen zum Wissensmanagement auf Länder- und Bereichsebene auf, als

auch in der Art und Weise, wie Mitarbeiter Wissen transferieren. Key Informants sind

zumeist Vorstände, Geschäftsführer, Bereichsleiter oder leitende Angestellte. Unsere

Ergebnisse zeigen, dass gerade diese Gruppen in höherem Maße Wissen über

Sozialisation und Kombination transferieren. Vor diesem Hintergrund und den

diskutierten Problemen bei der Aggregation von Mitarbeiterurteilen erscheinen Key

Informant Befragungen zum Wissenstransfer grundsätzlich problematisch. Neben der

methodischen Problematik sind solche Befragungen nicht dazu geeignet, die

Interaktionen abzubilden, in denen Mitarbeiter neues Wissen generieren, bestehendes

Wissen transferieren und anwenden. Gerade diese aber sind für Praktiker genauso wie

für Wissenschaftler interessant: „the explanation of firm-level (macro) phenomena in

strategic management must ultimately be grounded in explanatory mechanisms that

involve individual interaction“21.

Die Tatsache, dass sich Mitarbeiter in ihren Wahrnehmungen zum Wissensmanagement

und im Kommunikations- und Wissenstransferverhalten unterscheiden, hat auch

wichtige Implikationen für die Praxis. Die Datenanalyse bestätigt im Wesentlichen die

von der „Organizational Knowlege Creation Theory“ angenommene Schlüsselrolle des

mittleren Managements22. Mitarbeiter aus dem mittleren Führungskreis transferieren

Wissen in überdurchschnittlicher Weise sowohl mittels Sozialisation als auch mittels

Kombination. Dagegen zeichnen sie sich nicht durch eine besonders ganzheitliche

Wahrnehmung des Wissensmanagements aus. Dies macht nachdenklich, weisen die

Arbeiten von Szulanski (1996) und Minbaeva (2007) doch gerade auf die Wichtigkeit

des „Mindsets“ (Einstellungen, Gedanken und Gefühle gegenüber dem Thema

Wissensmanagement) hin, das die Aktivitäten und Entscheidungen der

Schlüsselpromotoren beeinflusst. Trotz des bereits erkennbar positiven Einflusses der

mittleren Managementebene auf den Wissenstransferprozess sehen wir hier

entsprechende Ansatzpunkte für Verbesserungen.

Der Befund, dass Mitarbeiter, die sich mit der Aufgabe Wissensmanagement intensiver

befassen (Aktive und Experten), eine sichtbar ganzheitlichere Wahrnehmung des

Themas haben als die übrige Belegschaft, verdeutlicht, dass Wissensmanagement nicht

selbstverständlich „passiert“ wenn nur die „richtigen“ Werkzeuge zur Verfügung

21 Abell/Felin/Foss (2008), S. 492. 22 Vergleiche Nonaka/von Krogh/Voelpel (2006).

Seite 32

stehen. Vielmehr müssen die Mitarbeiter mit ihren Eigenschaften, Motivationen,

Einstellungen und Wertvorstellungen berücksichtigt werden. Simon bringt diesen oft

vernachlässigten Aspekt auf den Punkt: „Enorm wichtig beim Wissenstransfer sind

Elemente wie Ermutigung, Antrieb, Trost, Appelle zum Weitermachen, Hinweise auf

Widerstände, alles, was mit Durchsetzung, Umsetzung, Führung, Willen zu tun hat“23.

In diesem Sinne zeigt sich auch, dass die Nutzung der Wissensmanagementwerkzeuge

positiv davon beeinflusst wird, inwieweit Mitarbeiter mit solchen Werkzeugen vertraut

sind. Mitarbeiter aus dem Bereich I&C sowie Aktive und Experten nutzen die

verfügbaren IT-Technologien signifikant häufiger als andere Bereiche und Nichtaktive.

Unternehmen, die Wissensmanagementinitiativen anstoßen, müssen die zukünftigen

Nutzer entsprechend nicht nur motivieren, sondern auch befähigen. Dies ist

insbesondere wichtig, wenn Mitarbeiter an wissensintensiven Wertschöpfungsprozessen

beteiligt sind. Wichtig sind daher „managers who understand knowledge and its uses in

various aspects of the business, the motivational and attitudinal factors necessary to get

people to create, share, and use knowledge effectively, and the ways to use technology

to enhance knowledge activities”24.

Unsere Ergebnisse deuten weiter daraufhin, dass insbesondere langjährige Mitarbeiter

dem Thema Wissensmanagement weniger aufgeschlossen gegenüberstehen. Besonders

in großen Unternehmen, in denen stark ausgeprägte Routinen, Normen und Strukturen

existieren, sind Veränderungen schwer durchsetzbar25. Zwar tragen Mitarbeiter mit

langjähriger Betriebszugehörigkeit aufgrund ihres Erfahrungsschatzes nachhaltig zum

Erfolg von Projekten bei26; andererseits sind sie weniger dazu bereit,

Änderungsprozesse zu initiieren oder zu unterstützen27. Für die Praxis bedeutet dies,

dass ein Rückgriff auf das Wissen dieser Mitarbeiter enorm wichtig ist, dass diese aber

gleichzeitig in einer besonderen Art und Weise angesprochen und motiviert werden

müssen, damit sie sich in Veränderungsprozesse einbringen. Mögliche Maßnahmen,

über die entsprechendes Commitment geschaffen und beeinflusst werden kann, sind im

Beispiel von Siemens im „Knowlegde Management Case Book“ von Davenport/Probst

(2002) beschrieben.

23 Simon (1999), S. 307. 24 Grover/Davenport (2001), S. 10. 25 Vergleiche Teece (2007). 26 Vergleiche Katz/Allen (1982). 27 Vergleiche Wiersema/Bantel (1992).

Seite 33

Wie bereits erwähnt, ermöglichen uns die Daten nur Querschnittsanalysen. Erkenntnisse

darüber, wie sich die Wahrnehmungen der Mitarbeiter zum Thema Wissensmanagement

im Zeitverlauf ändern und sich auf das Wissenstransferverhalten auswirken, wären ohne

Zweifel aufschlussreich und würden es Praktikern und Wissenschaftlern zudem

erlauben, die Kosten und Nutzen von Wissensmanagementinitiativen besser

abzuschätzen. Der ausgeprägte Fokus der Praxis auf die technische und formale

Gestaltung von Wissensmanagementsystemen hat wichtige Transformationsprozesse

wie die skizzierte Sozialisation allerdings bisher weitgehend vernachlässigt. Welche

Maßnahmen und Mechanismen diese eher verdeckten Prozesse beeinflussen und wie

Unternehmen eine Kultur schaffen, in der „Wissensarbeiter“ die persönliche Fähigkeit

entwickeln, Wissen effektiv und effizient zu managen, stellt ein vielversprechende

Forschungsfeld dar28. Ein weniger formal-technisches Verständnis von

Wissensmanagement besitzt deshalb das Potential für eine Neubelebung und

erkenntnistheoretische Aufwertung des Themas. Hierbei sehen wir in umfangreichen

Mitarbeiterbefragungen – wie der hier Vorliegenden – das Potential komplexe

Wirkzusammenhänge anzunähern und aufzudecken.

Forschung und Praxis müssen sich beim Thema Wissensmanagement annähern, damit

praxisrelevante und dennoch verallgemeinerungsfähige Aussagen getestet werden

können. Dabei geht es „nicht darum, dass Wissenschaftler die Aufgaben von Managern

übernehmen“29, sondern um problemorientierte Wissenschaft. Problemorientierung

ermöglicht fruchtbare Wechselbeziehungen zwischen Forschung und Praxis im Sinne

des von Plinke (2008) vorgetragenen Appells für eine „Theoria cum praxi“. Die

Praxisrelevanz des Themas birgt hier das Potential, Forschungsinteressen leichter in den

betrieblichen Alltag und in betriebliche Maßnahmen der Entwicklung und Evaluation zu

integrieren. Von der frühzeitigen Abstimmung von Interessen können deshalb unserer

Ansicht nach beide Seiten – Managementforscher und Praktiker – nur profitieren.

28 Vergleiche Grover/Davenport (2001). 29 Plinke (2008), S. 854.

Seite 34

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Knowledge Management and Intra-Firm Knowledge Transfer

Summary

Knowledge management research is typically focused on the process of knowledge transfer:

knowledge transfer enables organizational learning and fosters innovation, and, thus,

contributes to firm survival and competitive power. Although knowledge transfer is carried

out by the members of an organization, most studies take an organizational level view and

neglect the individual transfer mechanisms. We elaborate on these difficulties and pose four

research questions which are subsequently answered by means of an empirical analysis of

individual level data gathered through a firm employee survey. In this analysis, we indentify

and estimate individual patterns of knowledge management perceptions, and, in turn, relate

these patterns to two much-discussed knowledge transfer mechanisms: socialization and

combination. We discuss the findings and talk about the usefulness for management science

and practice.

Keywords: knowledge management; knowledge transfer; firm employee survey;

organizational knowledge creation theory

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Diskussionsbeiträge des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaft

der Freien Universität Berlin 2010 2010/1 BÖNKE, Timm / Sebastian EICHFELDER Horizontal equity in the German tax-benefit system Economics 2010/2 BECKER, Sascha / Dieter NAUTZ Inflation, Price Dispersion and Market Integration through the Lens of a Monetary Search Model Economics 2010/3 CORNEO, Giacomo / Matthias KEESE / Carsten SCHRÖDER The Effect of Saving Subsidies on Household Saving Economics 2010/4 BÖNKE, Timm / Carsten SCHRÖDER / Clive WERDT Compiling a Harmonized Database from Germany’s 1978 to 2003 Sample Surveys of Income and Expenditure Economics 2010/5 CORNEO, Giacomo Nationalism, Cognitive Ability, and Interpersonal Relations Economics 2010/6 TERVALA, Juha / Philipp ENGLER Beggar-Thyself or Beggar-Thy-Neighbour? The Welfare Effects of Monetary Policy Economics 2010/7 ABBASSI, Puriya / Dieter NAUTZ Monetary Transmission Right from the Start: The (Dis)Connection Between the Money Market and the ECB’s Main Refinancing Rates Economics 2010/8 GEYER, Johannes / Viktor STEINER Public pensions, changing employment patterns, and the impact of pension reforms across birth cohorts Economics 2010/9 STEINER, Viktor Konsolidierung der Staatsfinanzen Economics 2010/10 SELL, Sandra / Kerstin LOPATTA / Jochen HUNDSDOERFER Der Einfluss der Besteuerung auf die Rechtsformwahl FACTS 2010/11 MÜLLER, Kai-Uwe / Viktor STEINER Labor Market and Income Effects of a Legal Minimum Wage in Germany Economics 2010/12 HUNDSDOERFER, Jochen / Christian SIELAFF / Kay BLAUFUS / Dirk KIESEWETTER / Joachim WEIMANN The Name Game for Contributions – Influence of Labeling and Earmarking on the Perceived Tax Burden FACTS

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2010/13 MUCHLINSKI, Elke Wie zweckmäßig ist das Vorbild der Physik für ökonomische Begriffe und Metaphern Economics 2010/14 MUCHLINSKI, Elke Metaphern, Begriffe und Bedeutungen – das Beispiel internationale monetäre Institutionen Economics 2010/15 Dittrich, Marcus und Andreas Knabe Wage and Employment Effects of Non-binding Minimum Wages Economics